numpy一维数组插入二维矩阵报错，如何实现目标数组格式？

你遇到的问题根源是：初始创建的b = np.empty((0, ))是float类型的一维数组，它没法直接存储形状为(200,300)的二维数组元素，np.insert会尝试把二维数组广播成和原数组元素匹配的形状，所以触发了广播错误。

正确的做法是先创建object类型的空数组，再插入二维数组：

方法一：用np.insert实现插入 #

import numpy as np

# 创建空的object类型一维数组
b = np.empty((0,), dtype=object)
# 将二维数组c作为单个元素插入到首位
b = np.insert(b, 0, c)

# 验证结果
print(b.shape)  # 输出 (1,)
print(b[0].shape)  # 输出 (200,300)

方法二：用np.append简化操作 #

如果只是往空数组中添加第一个元素，也可以直接用np.append：

import numpy as np

b = np.array([], dtype=object)
b = np.append(b, c)

# 验证结果一致
print(b.shape)  # 输出 (1,)
print(b[0].shape)  # 输出 (200,300)

补充说明 #

你从.npz加载的数组a是object dtype的数组，每个元素都是独立的数组对象；而默认的np.empty((0,))是float64 dtype，numpy会把插入的c当成要广播成和原数组维度匹配的序列，试图把(200,300)的数组拆成200个长度为300的元素去填充，这就导致了广播错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者N.Z